7 formas en que el análisis de la cesta de la compra puede hacerle ganar más dinero

El análisis de la cesta de la compra, también conocido como análisis de afinidad, utiliza el aprendizaje automático para aumentar las ventas mediante el análisis de los patrones de compra de los clientes. Puede utilizar el análisis de la cesta de la compra para analizar grandes conjuntos de datos, como el historial de compras, y descubrir productos y grupos de productos que los clientes suelen comprar juntos.

El análisis de la cesta de la compra es una herramienta de análisis de marketing muy valiosa. Identificar las relaciones entre los artículos que compra la gente ofrece una oportunidad enorme de conocer mejor a sus clientes, lo que, a su vez, le ayuda a mejorar expérience client. A continuación, le mostramos algunas de las principales áreas en las que el análisis de la cesta de la compra puede tener un gran impacto.

1. Venta cruzada

El objetivo de la venta cruzada es vender un producto o servicio adicional a un cliente existente. El análisis de la cesta de la compra evalúa si la compra del producto aumenta la probabilidad de compra de otros productos para que los vendedores puedan agrupar productos o desarrollar otras estrategias de venta cruzada.

2. Motores de recomendación

Un motor de recomendación sugiere productos en función de los intereses del cliente. Con frecuencia, utiliza el análisis de la cesta de la compra de datos como los artículos de la cesta/carro de la compra, el historial de navegación y las compras anteriores para recomendar productos relacionados que probablemente interesen al cliente.

3. Colocación de productos

Identificar los productos que suelen comprarse juntos mediante el análisis de la cesta de la compra ayuda a optimizar la colocación de los productos en las tiendas, en los catálogos y en un sitio web. Colocar cerca esos artículos asociados anima al comprador a adquirir varios productos.

4. Promoción de la afinidad

Las promociones de afinidad se diseñan a partir de la inclusión de productos asociados. Algunos ejemplos son la creación de planes de descuento más atractivos, incentivos y programas de fidelización que aumenten el gasto y mejoren expérience client.

5. Comportamiento de los clientes

Asociar las compras con datos demográficos y socioeconómicos, como la edad, el sexo, el origen étnico y los ingresos, puede producir resultados muy útiles para comprender el comportamiento de los clientes. Esto ayuda a desarrollar estrategias de marketing que dividen a los clientes en segmentos y diseñan actividades de marketing dirigidas a los segmentos con más probabilidades de responder a sus esfuerzos.

6. 6. Gestión de existencias

Conocer los artículos que se compran juntos con frecuencia puede ayudarle a gestionar mejor su inventario. Por ejemplo, puede evitar que se agoten las existencias cuando realiza una promoción prediciendo cómo puede aumentar la venta de productos relacionados con el artículo promocional.

7. Tráfico en tiendas y sitios web

La venta de productos de bajo margen puede impulsar la venta de productos de alto margen. Entender sus asociaciones puede ayudarle a desarrollar estrategias de pérdida con un producto de bajo precio que aumente el tráfico de la tienda y del sitio web, y aumente los ingresos y los beneficios generales.

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Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.